过去两年，AI产业最热的叙事，几乎都围着“训练”打转。谁卡更多，谁参数更大，谁先把模型堆到下一代门槛。资本市场也因此形成了一套相对简单的定价语言，即算力是核心，模型是主角，其他AI公司更多只是后排受益者。

但眼下，聚光灯正开始移动。

当AI从训练走向推理、从展示能力走向执行任务，Token的意义已经变了。它不再只是可以被粗放消耗的燃料。推理时代，比拼的则是谁能让每一个Token少浪费、快命中、高产出。

被市场称作“Token第一股”、与两家大模型公司并称港股“龙虾三兄弟”之一的迅策，开始被市场重新放到聚光灯下。

近期，迅策发布了2025年业绩报告。这份业绩，已经不只是一次财报层面的超预期。

一、收入翻倍、下半年扭亏，业绩潜力加速释放

长期以来，资本市场看AI公司，往往习惯一套相对固定的框架：收入要快，但亏损也大；故事讲得动人，但商业化仍不确定；估值更多押注远期想象，而不是当期兑现。

这个框架在过去并非没有道理，因为相当一部分AI公司确实处在先讲空间、再等落地的阶段。

但迅策2025年的这份业绩，至少在三个维度上，已经开始偏离这套刻板印象。

第一个信号，是它不再只是小体量上的高增速，而是跨过了十亿营收门槛的增长。

迅策2025年实现营业收入12.85亿元，同比增长103.28%，成功跨越十亿营收这一关键门槛。对一家以实时数据基础设施为核心的公司来说，十亿不是一个简单的整数关口，它更像一道分水岭，意味着公司已经不再只是被少数先锋客户验证的技术样本，而开始进入可规模化复制的平台阶段。

第二个信号，是增长并非均匀发生，而是带有明显的“需求集中释放”特征。

迅策2025年上半年实现营收1.98亿元，下半年则跃升至10.87亿元，环比激增449%。这种非线性变化，单靠“多签了几个客户”或者“订单确认节奏改善”其实并不足以解释。

第三个信号，是亏损口径里已经开始出现真正有质量的改善。

若剔除上市开支等一次性非经常性因素，公司2025年经调整净亏损收窄至5484万元，较2024年的8237万元收窄33.42%。更关键的是，下半年经调整净利润已经达到5014万元，首次实现半年度正向盈利。

但仅有增长还不够，第二个问题是，这种增长，是否具备持续性，以及以更高的斜率转化为利润增长。

从迅策的结构来看，这种杠杆是具备基础的。公司的核心投入集中在数据基础设施与AI Data Agent体系的建设，包括数据治理能力、实时计算引擎以及平台化架构，这些都属于典型的高固定成本投入；而一旦平台搭建完成，后续的收入增长，则更多来自模块调用、场景扩展与客户使用深度提升，其边际成本相对较低。一旦收入规模上来，固定成本被摊薄，利润弹性会迅速释放。

这种杠杆，并不仅体现在利润端，也体现在经营效率上。2025年，公司ARPU从272万元提升至559万元，同比增长105.04%；人均创收从122万元提升至287万元，同比增长135.25%。

这两个指标同时改善，意味着增长不仅来自更多客户，还来自“每个客户更深的使用，以及单位人力产出的提升。

但经营杠杆能否持续释放，还取决于第二个问题：这种增长，是否具备可复制性。

如果增长来自单一行业或个别大客户，那么杠杆是脆弱的；但如果能力可以跨行业复制，那么杠杆才具备放大的基础。迅策的路径，正是从资产管理这一高门槛场景出发，逐步扩展至金融、电信、电力、能源、城市运营、高端制造、医疗等多个行业。从数据上看，2022年至2024年，资管行业收入占比从74.4%下降至38.7%，非资管行业占比提升至61.3%。

这种杠杆释放，有望进一步推动财务状况优化。2025年，随着收入增长，贸易应收款项有所增加，但部分被优质客户占比提升，客户信用质量更稳健以及应收管理精细化程度提升所抵销，贸易应收款项周转天数保持稳定；融资成本下降，则主要源于偿还部分高息银行贷款及平均利率降低，这反映出IPO后现金状况改善、对外部借款依赖减少。

综上所述，若仍然只把迅策理解为一家高增长但亏损的AI软件公司，其实已经有些落后于产业现实。更准确的说法或许是，在2025年它已不是一家主要依赖叙事驱动估值的“故事公司”，而是需求拐点已被业绩验证、并且处在推理时代关键节点上的数据基础设施公司。

二、从“多烧Token”到“把Token变值钱”，迅策为何会被市场重新定价

问题在了，为什么这种变化会集中出现在2025年下半年，而且表现得如此陡峭？如果只是用客户扩张或者订单释放来解释，逻辑显得过于单薄。

答案恐怕不能只从公司自身找，还要回到产业背景。

在训练阶段，企业的投资是一次性的、项目制的，核心是购买算力、产出模型。而到了推理阶段，当AI开始执行真实任务，Token的消耗就变成了持续的、高频的商业行为。

OpenClaw，这款在2026年初引爆全球的开源个人AI智能体，点燃了推理侧的需求核爆。Token消耗仿佛黑洞。国盛证券援引OpenRouter平台数据称，OpenClaw应用的Token消耗量从2026年2月3日的80.6B一路升至3月4日的358B，一个月翻了约4.4倍。更大范围看，中国整体日均Token消耗已从2024年初的1000亿，升至2025年年中的30万亿，2026年2月这一数据达到180万亿级别，是2025年中期的六倍。

供给侧迅速响应需求侧的变化。英伟达创始人黄仁勋在GTC大会上将未来的数据中心比喻为“生产Token的工厂”，阿里巴巴则在3月16日宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，将“千问”、“悟空”等核心AI业务归入其中，明确将Token提升至集团核心战略高度。同时，阿里云等纷纷加价。

“多生产Token”和“多消耗Token”成为行业共识， 并被price-in，但token产业链似乎存在一个仍未被price-in的盲点。

Token的数量增长，并不自动等同于其创造的价值增长。一个直观的对比是毛利率：代表算力环节的寒武纪，其最新毛利率约55%；代表算法环节的MiniMax，毛利率约25%；而代表数据基础设施的迅策，毛利率则高达62%。这“算力、算法、数据”AI三支柱，哪个商业模式更“硬”、更能将稀缺性转化为价值，已不言而喻。

Token开始变成一种需要精打细算的硬通货，迅策管理层表示。如果一家企业Token转化效率与竞争对手没有本质差别，那么拥抱AI很容易沦为一场低效的“Token消耗战”。

而迅策多年沉淀的高质量、高净值、场景化垂类数据，相当于为每一次Token调用加装了增效器，在同样消耗Token的情况下，换取更高精度的结果和更高的产出确定性。公司凭借在金融、电信等高门槛行业积累的垂类数据与业务理解能力，为AI的每一次推理调用提供了迷宫地图和增效器。使用公开数据，Token可能消耗在试错上；而使用迅策的专业垂类数据，Token则能精准烧在创造价值上。

前者是成本，后者是投资。

这其实也解释了在迅策发布这份亮眼财报之前，资本市场的嗅觉已经提前启动。自2026年1月以来，其股价表现异常活跃。尤其在近期“token工厂行情”中，资本市场也用脚对其进行了投票。

它意味着，迅策在产业链中并不只是一个“受益于AI热度”的外围环节，而更像是一个决定Token单位经济性的中枢角色。

迅策已经针对OpenClaw推出FeedClaw平台，目的是为AI智能体提供高质量“饵料”；其核心能力不仅在于数据处理效率，更在于为AI智能体接入企业数据提供权限隔离与数据审计等高安全能力。

也正因如此，迅策会呈现出一种比传统软件公司更强的Token映射属性：当Open Claw等现象级应用推动Token消耗进入指数级增长通道，企业和开发者为了不让海量Token沦为昂贵空转，就必须加大对高质量实时数据底座的投入，以提高每一次调用的有效性。

所以，市场开始重新理解迅策，并不是偶然。它背后真正被重估的，不仅仅是Token数量爆发的故事（这已在2025年财报有力体现），而是Token价值阶段的潜力。

三、从订阅制到Token制，或成“Token工厂时代”链上的α资产

如果说“提升Token价值”解释的是迅策为什么值得被重估，提供了Beta逻辑；那资本市场接下来该关心的问题，是这家公司到底是不是“token工厂”链里的α资产（提供超额回报的资产）。

判断一家公司是不是α资产，关键不在于它有没有故事，而在于它的增长，能否穿过财务报表，转化为一套越来越清晰的杠杆逻辑。

在企业级AI真正爆发之前，迅策的收费模式，和大多数企业软件公司并没有本质差异，以订阅制和交易制为主，即客户根据使用模块的数据支付约定费用，或为多模块解决方案一次性付费。客户对数据的需求发生了根本性变化，不再只是为功能买单，而是愿意为结果兑现付费。

因此迅策推进商业模式从订阅制、交易制向Token制升级。这本质上是一种“按价值计价”的商业模式，客单价可以拆解为三个维度：单次调用价格、Token调用次数、模块应用数。单次调用价格取决于数据的稀缺性、实时性和行业复杂度；Token调用次数，取决于客户业务规模扩大和AI应用场景增加；模块应用数，则对应客户从单点试用到多模块扩张的持续增购路径。

据悉，2026年已经采用Token付费模式，目前按Token收费比例已占到5%，预期在2026年全年占比会达到20%-30%。与此同时，公司还在与部分客户探索按效果分成的合作模式，即对客户因使用公司数据所创造的价值增量进行分成，这实际上是比按Token收费更进一步的按价值付费形态。

从商业模式的角度来说，按Token计价之后，迅策的收入不再只是简单依赖新增客户或新增项目，而是由单次调用价格、Token调用次数、模块应用数三组变量共同驱动。更重要的是，这三组变量并非彼此独立，而会随着客户AI落地深度的提升相互强化、同步抬升，单价更高、调用更频繁、模块渗透更深。也就是说，这不是传统软件那种一项项往上加的加法逻辑，而是一套彼此放大的乘数逻辑。

从企业预算来说，过去，迅策收入更多受签约、采购节奏和预算周期影响；未来，收入将更直接绑定客户业务规模、AI使用深度和调用频次。一旦企业推理需求持续扩张，迅策的收入弹性，就会比传统软件收费模式更强。

这意味着，迅策未来的增长弹性，不止来自客户数的线性扩张，可能会来自单客户价值的指数放大。

与此同时，业绩本身也已经释放出强烈的拐点信号。无论是收入持续高增长，还是下半年盈利转正，都清晰表明，公司已经跨越了依赖高投入换增长的早期阶段。

综合来看，迅策身上发生的，并不是某一个单一指标的改善，而是多组关键变量开始同时优化：需求拐点已被业绩验证，能力具备跨行业复制的基础，利润弹性开始显现；商业模式向Token计量迁移，收入模型随之重构，财务结构也有望同步改善。正是这种多变量共振，才可能成为市场开始用α逻辑重新理解这家公司的真正催化剂。

结语

从这个角度再看迅策，就会发现，它与传统软件公司的差距正在被迅速拉开，无论是Beta逻辑还是Alpha逻辑，背后的支撑都在变得更加清晰。

训练时代的主角是算力，算力公司已充分被市场price-in，纷纷踏入千亿市值俱乐部。而推理时代、尤其是AI Agent大爆发的阶段，更值得重估的，或许是那些不直接生产Token、却决定Token单位价值的基础设施公司。

从这个意义上看，迅策站上的并不是某一个短期风口，而是一个更底层、也更长坡厚雪的位置。

当算力与大模型公司率先冲线之后，市场或许正在寻找下一个千亿级的价值锚点——而“词元第一股”迅策，是否已经站在了起跑线上？